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峰会直击 | 央行孙国峰:RegTech的核心是人工智能监管

2017-07-09 CF40 中国金融四十人论坛
导读

随着FinTech的快速发展,其对传统金融金融机构业务带来巨大冲击,其累积的风险将有可能是系统性的。“人工智能监管有可能会更好地识别与应对系统性金融风险。”7月9日,在第四届金融科技外滩峰会上,中国金融四十人论坛(CF40)成员、央行金融研究所所长孙国峰说。

此次外滩峰会以“科技驱动全球金融变革”为主题,由国内领先的金融专业智库上海新金融研究院(SFI)主办,中国互联网金融协会(NIFA)、中国金融四十人论坛(CF40)和北京大学数字金融研究中心(IDF)提供学术支持,国际金融业协会、外滩金融、金融城协办。 

会上,孙国峰发表了“中国RegTech发展的路径”的主题演讲。他介绍,从广义上来讲,RegTech可以定义为“科技和监管的有机结合”,也就是将科技运用于监管。

孙国峰称,RegTech涉及到三个方面主体:一是监管机构,负责制定监管规则;二是金融机构,包括金融科技公司,行为需要符合监管合规要求;三是RegTech公司,可以为金融机构、金融科技公司满足监管合规的要求提供服务。具体可以应用大数据、云计算、人工智能、机器学习这些新兴技术。

他认为,人工智能有可能是RegTech发展的一个重要核心,运用人工智能进行监管,可以解决监管者的激励约束问题,避免由于缺乏必要的激励约束机制而导致的监管不力问题。人工智能的引入,可以使得监管具有更高水平的全局优化计算能力。在应对系统性金融风险方面,人工智能有独特的优势。

针对中国发展RegTech的路径,孙国峰提出,首先,要完善金融监管的双支柱。

一方面是微观层面的功能监管。要建立Fintech行业监管规则,要实现风险监管的全覆盖,避免监管空白。要进行穿透式监管,把资金来源中间环节和最终的投向,穿透连接起来。另一方面,在宏观层面,要完善宏观审慎监管体系。要通过宏观审慎的监管,采取逆周期的操作,避免顺周期的风险。

第二,推动金融数据标准化。推动金融数据标准化。标准真实的金融数据是人工智能大数据分析的基础,金融监管机构应牵头制定整个Fintech行业金融数据标准,并整合整个行业的金融数据。

第三,监管当局要制定相关的规则、标准。金融监管部门应负责制定完整的Fintech行业监管规则、行业技术标准,有效规范市场进入和退出,为金融科技行业提供有序的公平竞争环境。

第四,谁来发展RegTech?一是由金融监管机构自身独立研究和开发RegTech的系统。二是金融监管机构将RegTech系统的研究与开发外包,金融监管当局可以提出需求,由专业的RegTech机构进行开发设计。三是金融机构或Fintech公司开发RegTech系统,由金融监管机构进行选择、整合、评估,也可以聘用第三方评估公司进行评估,在这个基础上,形成适用于整个行业的RegTech系统。

第五,从RegTech可持续发展的角度来说,监管成本适度内部化。金融科技整个行业有必要分担一部分监管当局发展Regtech的成本,将此视作为维护公平竞争环境的必要支出,实现金融科技监管成本的适度内部化。

孙国峰认为,实现监管成本内部化,有利于解决监管的激励约束机制问题,有利于缓解金融监管中的不公平性问题,有利于构健公平、有序、竞争的金融科技新生态。

第六,加强RegTech的国际合作。一方面,进一步加强国际交流合作,引导国际Regtech新技术在我国落地,并在此基础上建立健全适合我国国情的Regtech发展机制。另一方面,加强国际监管合作,可防止跨国监管套利,防范金融风险。

图为CF40成员、央行金融研究所所长孙国峰在第四届金融科技外滩峰会上发表演讲。


中国RegTech发展的路径


by 孙国峰

对RegTech有不同的定义。英国的行为监管局将RegTech描述为“运用新技术,促进达成监管要求”。更宽泛地理解,RegTech可以定义为“科技和监管的有机结合”,也就是将科技运用于监管。RegTech就涉及到三方面主体:一是监管机构,负责制定监管规则;二是金融机构,包括金融科技公司,行为需要符合监管合规要求;三是专业的RegTech公司,可以为金融机构、金融科技公司满足监管合规的要求提供服务。具体可以应用大数据、云计算、人工智能、机器学习这些新兴技术。

中外RegTech的发展背景

RegTech的发展,在国外有两个方面的因素。

1、从需求角度看,金融危机之后,监管当局对金融机构的监管逐渐收紧,金融机构遵守监管法令的成本增加。很多银行大量雇佣人力,增加了支出,为了满足监管要求,避免巨额罚款,所以很多银行引入了科技手段,促进自身满足监管能力的提升。这是从需求方面看RegTech的背景。

2、供给角度。这些年,大数据、云计算、人工智能、机器学习发展进入了一个新的发展水平。从能力角度来说,RegTech发展的潜力也得以释放。特别是出现了一些专业的RegTech公司,可以提供更加专业的服务。

和国外不同,中国的RegTech发展,有它的独特之处。

1、发展RegTech的必要性。从国外发展经验看,主要是为了满足监管需要。而中国,除了满足监管需要的角度,还有一个很重要的现实问题,就是中国的金融市场比较大,发展速度快,有可能跨行业、跨市场的新产品,这些创新隐含着一些金融风险。为了应对这些金融风险,需要加强金融监管。但金融监管的人力成本越来越高,面对这么大的市场,这么多的产品,这么多的金融机构和金融数据,单纯靠人力进行监管,恐怕难以满足监管的需要。所以,在中国,RegTech不仅可以用来监管Fintech的发展,还可以满足监管当局对金融风险进行识别、防范能力的提升。

 2、从这个角度来说,发展RegTech的推动力,也有所不同。从国外来看,RegTech发展主要是金融机构为了满足监管要求,对自身引入一些新的技术发展RegTech。国外RegTech的发展推动力,既来自金融机构,也来自监管当局。而在中国,金融监管是最具有包容性的,金融机构和金融科技公司不一定有足够的研发RegTech技术的动力,所以在中国推动RegTech的发展,可能更主要的是从监管当局角度来推动。

3、RegTech技术的具体应用方面。从国际看,主要是监管合规,也包括反洗钱、网络安全。在中国,除了这些方面以外,很重要一个应用的领域,就是防范金融风险,促进防范金融风险能力的提升。

RegTech的主要技术是通过大数据,可以分析各种海量的金融数据。通过云计算,可以完善监管规则,灵活地调整计算方法,特别是今年取得重要突破的人工智能,这也是RegTech运用的一个重要技术。

RegTech的核心:人工智能监管

人工智能有可能是RegTech发展的一个重要核心,运用人工智能进行监管,具有几个方面的优势:

一是解决了监管者的激励约束问题。监管者为什么进行监管,有什么动力进行监管?这本身是一道监管的激励约束机制问题。用人工智能进行监管,发展RegTech,可以解决监管者的激励约束机制问题,避免由于缺乏必要的激励约束机制而导致的监管不力问题。

二是人工智能的引入,可以使得监管具有更高水平的全局优化计算能力。人工智能,特别是最近刚刚结束的AlphaGo和柯洁的对弈,可以看到人工智能通过自主学习进步非常快,而且有很强大的计算能力、全局优化的能力,可以发现人力发现不了的很多潜在风险、漏洞、隐患。金融风险是未来发生损失的一种不确定性,既然是不确定性,就意味着人类在认知未来世界方面具有某种缺陷。这种缺陷,现在看来可以通过人工智能的方式加以有效的弥补。人类发现不了的金融风险,可以通过人工智能发现。所以AlphaGo战胜柯洁之后,

三是应对系统性金融风险方面,人工智能有独特的优势。

所谓系统性金融风险,就是发生了金融风险,有可能对实体经济、金融体系运行造成重大损害的风险。什么层级的金融市场波动会导致系统性金融风险?这方面,我们的认识还很不够。很多系统性金融风险发生之前很难预测,甚至在发生之后也还很难被判断。

例如,这次全球金融危机发生之前,很少有人预测到美国次贷危机会导致全球金融危机,甚至发生了美国次贷危机之后,还有很多各个方面的经济学界、监管当局、金融界没有意识到次贷危机的发展,最终会成为一个全球金融危机。这也说明,人类的理解还是具有某种缺陷。当然,危机之后,在怎样识别建立预警机制方面,各国监管当局做了很多的研究、探索。比如说国际清算银行的Credit-to-GDP gaps指标。当然,这个指标也有它的问题,比如它是根据过去的经验分析,有2/3的经济体gap达到某个水准以后,会发生系统性金融危机,还有1/3的经济体指标达到某一水平以后没有发生金融危机,问题是我们不知道这个国家是属于那2/3还是属于那1/3。所以,试图通过一些简单的指标识别、判断系统性的金融风险,可能存在很大的难度。需要人工智能基于大数据的基础上,进行强大的计算,有可能会发现我们意识不到的一些潜在系统性金融风险。

当然,人工智能在应用于监管方面,可以有很多推理方式,不仅有类似于围棋的规则推理,可能金融体系很多规则也在不同变化,还可以应用案例推理,还可以用模糊推理,对不确定性的事件进行分析。总之,可以通过各种方式、计算方法,模拟人类的想法,而且由于具有强大的计算能力,能在计算结果上超出人类。所以,人工智能可以在很大程度上起到一个特殊的作用。

中国如何发展RegTech?

首先,完善金融监管的双支柱。一方面要进行微观功能监管。要建立Fintech行业监管规则,要实现风险监管的全覆盖,避免监管空白。要进行穿透式监管,把资金来源中间环节和最终的投向,穿透连接起来。综合全链条信息判断业务属性和风险特征,执行相应的监管规则,可以积极探索分类分级监管,针对经营规模、技术和风险能力,不同的机构的业务准入、创新方面,采取分级分类的监管方式,提高监管效率。

另一方面,在宏观层面上,要完善宏观审慎监管体系。我们可以发现,金融机构如果都采取人工智能、自主学习的方式管理风险,微观的金融风险可能增强,另外也可能导致顺周期行为,现在很多金融科技公司对客户风险的判断,通过大数据进行实时分析,反应速度可能是毫秒级的,出现一个冲击之后。如果所有的金融机构、金融科技公司瞬间都采取同样一个行动,比如一个负面冲击来以后,同时收缩授信额度,那对金融业就是一个非常大的冲击。所以从这个角度说,要通过宏观审慎的监管,采取逆周期的操作,避免顺周期的风险。

第二,推动金融数据标准化。推动金融数据标准化。标准真实的金融数据是人工智能大数据分析的基础,金融监管机构应牵头制定整个Fintech行业金融数据标准,并整合整个行业的金融数据。

第三,监管当局要制定相关的规则、标准。包括行业技术标准,有效规范市场准入、退出,为金融机构、金融科技公司发展提供一个有序的公平竞争环境。

第四,谁来发展中国的RegTech?我想有几个路径。

路径一:由金融监管机构自身独立研究和开发RegTech的系统。

路径二:金融监管机构将RegTech系统的研究与开发外包,金融监管当局可以提出需求,专业的RegTech机构进行开发设计。

路径三:金融机构或Fintech公司开发RegTech系统,由金融监管机构进行选择和整合,包括评估,也可以聘用第三方评估公司进行评估,在这个基础上,形成适用于整个行业的RegTech系统。

第五,如何建立可持续的RegTech发展机制。RegTech的发展,需要大量资金投入。这和过去的监管不同,过去监管主要是人力成本,取决于监管当局能不能聘用到高素质的监管人才。现在的监管,随着RegTech的发展,更多体现为资金投入,因为建立高效的系统,要运用人工智能这种方式,都需要大量的资金投入。在这个背景下,如果RegTech本身没有一个很好的自主发展机制,有可能会形成监管发展和金融科技行业发展之间的不平衡、不对称。所以在这个问题上,有必要推动监管成本适度内部化。也就是说Fintech行业(当然,也包括金融机构),适当分担监管当局发展RegTech的成本。从Fintech行业的发展来说,为了有一个很好的监管环境,也有必要支付一些这种成本,可以把这种成本看作为了推动Fintech行业长期可持续健康发展的一个良好的外部环境所必需的。具体操作层面,也可以通过一些组织、模式创新的方式来为RegTech系统建设贡献自己的力量。监管成本适度内部化,可以有助于解决监管的激励约束问题,也可以缓解金融监管中的不公平性问题,也有利于构建公平、有序、竞争的金融科技的新生态。

第六,加强RegTech的国际合作。一方面,中国可以和其他的监管当局就RegTech技术进行交流、合作,引进一些新技术,当然也可以分享经验。另一方面,加强国际监管合作,防止出现跨国的监管套利,防范系统性的金融风险。

(了解本届峰会的N多“干货”,请持续关注CF40(微信ID:CHINAFINANCE40FORUM)和SFI(微信ID:SFI2011)微信公众号呦~)



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